编制模拟银行家算法的程序,并以下面给出的例子验证所编写的程序的正确性. 进程 已占资源 最大需求数 资源种类 A B C D A B C D P0 0 0 1 2 0 0 1 2 P1 1 0 0 0 1 7 5 0 P2 1 3 5 4 2 3 5 6 P3 0 6 3 2 0 6 5 2 P4 0 0 1 4 0 6 5 6 现在系统中A.B.C.D 4类资源分别还剩1.5.2.0个,请按银行家算法回答:  1. 现在系统是否处于安全状态?  2. 如果现在进程P1提出需要(0.4.2.0)

前言: 大二第一学期学习了操作系统,期末实验课题要求模拟算法.遂根据自己学习的python写下此文.以此锻炼自己编码能力.虽说是重复造轮子,但还是自己的思路体现 代码及注释如下(银行家算法不再赘述): #-*- coding: UTF-8 -*- #@author:若鸟 #@version: 2.0 . #@date : 2016-12-18 #function:命令行界面实现对各进程请求通过银行家算法实现分配资源 import numpy as np #导入numpy模块 #初始化各数据结构

@ 目录 1.死锁 2.避免死锁的方式-银行家算法 1.死锁 死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程. 2.避免死锁的方式-银行家算法 银行家算法(Banker's Algorithm)是一个避免死锁(Deadlock)的著名算法,是由艾兹格·迪杰斯特拉在1965年为T.H.E系统设计的一种避免死锁产生的算法.它以银行借贷系统的分

一. 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用,但也有明显的缺点.它将样品的不同属性(即各指标或各变量)之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求.例如,在教育研究中,经常遇到对人的分析和判别,个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性.因此,有时需要采用不同的距离函数. 如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距离,那么对一切i,j和k,dij应该满足如下四个条件:    ①当且仅当i=j时,dij=0 ②dij>0 ③dij＝dji(对称性) ④dij≤dik+dkj(三角不等式) 显

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

基于python编写一些算法程序等 by:授客 QQ:1033553122 QQ群:7156436 没特意去研究,只是这对群友在QQ群里(7156436)提出的一些小程序实现.编程题,算法.问题等,本着学习的心态,根据自己的想法帮忙去编写实现而已. 题目1:在一串字符串中找出由连续相同字符组成的最长的子字符串,比如输入aabcd,输出aa,输入ab,输出ab,输入abbbbeee,输出bbb,eee,输入aabbbbee,输出bbb 代码实现如下: #!/usr/bin/env python #

LeetCode初级算法的Python实现--链表 之前没有接触过Python编写的链表,所以这里记录一下思路.这里前面的代码是和leetcode中的一样,因为做题需要调用,所以下面会给出. 首先定义链表的节点类. # 链表节点 class ListNode(object): def __init__(self, x): self.val = x # 节点值 self.next = None 其次分别定义将列表转换成链表和将链表转换成字符串的函数: # 将列表转换成链表 def stringTo

 本篇博文为追忆以前写过的算法系列第二篇(20081021) 温故知新 目的:具有代表性的死锁避免算法是Dijskstra给出的银行家算法.本实验是基于银行家算法的思想通过编写C++程序实现银行家算法的计算机程序化.使其更有用.同一时候也加深了有关自愿申请.避免死锁等概念,体会避免死锁的实际实现过程与方法. 要求: 1.设定进程p对各类资源r合理的最大需求max及初值确定:2.设定系统提供资源初始状况allocation.3.设定每次某个进程对各类资源的申请表示need:4.编制C++程序.

1   在时间序列中ACF图和PACF图是非常重要的两个概念,如果运用时间序列做建模.交易或者预测的话.这两个概念是必须的. 2   ACF和PACF分别为:自相关函数(系数)和偏自相关函数(系数). 3   在许多软件中比如Eviews分析软件可以调出某一个序列的ACF图和PACF图,如下: 3.1   有时候这张图是横躺着的,不过这个不重要,反正一侧为小于0的负值范围,一侧为大于0的正值范围,均值(准确的说是坐标y轴为0,有些横着的图,会把x轴和y轴表示出来,值都在x轴上下附近呈现出来).

目录 前言 概述 启发式的理解(重点) 优化问题的定义 个体编码 初始族群的创建 评价 配种选择 锦标赛 轮盘赌选择 随机普遍抽样选择 变异 单点交叉 两点交叉 均匀交叉 部分匹配交叉 突变 高斯突变 乱序突变 位翻转突变 均匀整数突变 环境选择 完全重插入(Pure reinsertion) 均匀重插入(Uniform reinsertion) 精英重插入(Elitist reinsertion) 精英保留重插入(Fitness-based reinsertion) 进化算法的python实现

银行家算法数据结构 (1)可利用资源向量Available 是个含有m个元素的数组,其中的每一个元素代表一类可利用的资源数目.如果Available[j]=K,则表示系统中现有Rj类资源K个. (2)最大需求矩阵Max 这是一个n×m的矩阵,它定义了系统中n个进程中的每一个进程对m类资源的最大需求.如果Max[i,j]=K,则表示进程i需要Rj类资源的最大数目为K. (3)分配矩阵Allocation 这也是一个n×m的矩阵,它定义了系统中每一类资源当前已分配给每一进程的资源数.如果Alloca

以前一直使用中国天气网的天气预报组件都挺好,可是自从他们升级组件后数据加载变得非常不稳定,因为JS的阻塞常常导致网站打开速度很慢.为了解决这个问题决定现学现用python编写一个抓取程序,每天定时抓取最新的天气情况并生成静态JS供网站调用.由于初学python,程序有些地方写得不是很优雅,还望高手指正. 代码如下: #!/usr/bin/env python#coding:UTF-8 import urllib,os,datetime def GetWeather(cityid):  "获取指定

首先问一下round(0.825,2) 返回的结果,大家猜一猜, 首先SQL server 返回的是 0.83 js的返回结果 是0.83,code 如下: var b = 0.825;         alert(Math.round(b * 100) / 100); 其实js中可以 直接用toFixed函数的, var b = 0.825;         alert(b.toFixed(2)); 这样也返回0.83 可是C# 返回的是0.82 这里并不是我们期望的0.83, 为什么了? 其

用Python编写博客导出工具 罗朝辉 (http://kesalin.github.io/) CC 许可,转载请注明出处   写在前面的话 我在 github 上用 octopress 搭建了个人博客,octopress 使用Markdown语法编写博文.之前我在CSDN博客上也写过不少的技术博文,都说自己的孩子再丑也是个宝,所以就起了把CSDN博客里面的文章导出到个人博客上的念头.刚开始想找个工具把CSDN博客导出为xml或文本,然后再把xml或文本转换为Markdown博文.可惜搜了一下现

转载来自: http://drops.wooyun.org/papers/4751?utm_source=tuicool 使用Python编写一个具有键盘记录.截屏以及通信功能的简易木马. 首先准备好我们需要的依赖库,python hook和pythoncom. 说起Keylogger,大家的思维可能早已飞向带有wifi功能的mini小硬件去了.抛开高科技,我们暂且回归本质,探探简易键盘记录器的原理与实现. Python keylogger键盘记录的功能的实现主要利用了pythoncom及pyt

用Python编写的第一个回测程序 2016-08-06 def savfig(figureObj, fn_prefix1='backtest8', fn_prefix2='_1_'): import datetime fmt= '%Y_%m_%d_%H_%M_%S' now = datetime.datetime.now() fname_savfig = fn_prefix1 + fn_prefix2 + now.strftime(fmt)+ '.png' figureObj.savefig(

使用Python编写虚拟机解释器 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal):Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用 使用R语言交互式环境输入实验所需的代码及文件,使用LX终端(LXTermina

转载: 八大排序算法的 Python 实现 本文用Python实现了插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待

功能实现 功能:统计文本文件中所有单词出现的频率功能. 下面是要统计的文本文件 [/root/hadooptest/input.txt] foo foo quux labs foo bar quux abc bar see you by test welcome test abc labs foo me python hadoop ab ac bc bec python 编写Map代码 Map代码,它会从标准输入(stdin)读取数据,默认以空格分割单词,然后按行输出单词机器出现频率到标准输出(

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度